Сериализация в JSON в Python namedtuple

каков рекомендуемый способ сериализации a namedtuple в json с сохраненными именами полей?

сериализация a namedtuple для json приводит только к сериализации значений и потере имен полей при переводе. Я хотел бы, чтобы поля также были сохранены, когда json-ized и, следовательно, сделал следующее:

class foobar(namedtuple('f', 'foo, bar')):
    __slots__ = ()
    def __iter__(self):
        yield self._asdict()

выше сериализуется в json, как я ожидаю, и ведет себя как namedtuple в других местах, которые я использую (доступ к атрибутам и т. д.,) за исключением не Кортеж, как результаты при итерации (что отлично для моего варианта использования).

каков "правильный способ" преобразования в json с сохраненными именами полей?

58
json namedtuple python

6 ответов

это довольно сложно, поскольку namedtuple() - это фабрика, которая возвращает новый тип, производный от tuple. Один из подходов заключается в том, чтобы ваш класс также наследовал от UserDict.DictMixin, а tuple.__getitem__ уже определено и ожидает целое число, обозначающее позицию элемента, а не имя его атрибута:

>>> f = foobar('a', 1)
>>> f[0]
'a'

в его основе namedtuple является странным подходит для JSON, так как это действительно пользовательский тип, имена ключей которого фиксируются как часть определения типа, в отличие от словаря, в котором имена ключей хранятся внутри экземпляра. Это предотвращает "круговое отключение" namedtuple, например, вы не можете декодировать словарь обратно в namedtuple без какой-либо другой части информации, такой как маркер типа приложения в dict {'a': 1, '#_type': 'foobar'}, что немного суховато.

это не идеально, но если вам нужно только закодировать namedtuples в словари, другой подход заключается в расширении или изменении вашего кодера JSON для специального случая типы. Вот пример подкласса Python json.JSONEncoder. Это решает проблему обеспечения правильного преобразования вложенных namedtuples в словари:

from collections import namedtuple
from json import JSONEncoder

class MyEncoder(JSONEncoder):

    def _iterencode(self, obj, markers=None):
        if isinstance(obj, tuple) and hasattr(obj, '_asdict'):
            gen = self._iterencode_dict(obj._asdict(), markers)
        else:
            gen = JSONEncoder._iterencode(self, obj, markers)
        for chunk in gen:
            yield chunk

class foobar(namedtuple('f', 'foo, bar')):
    pass

enc = MyEncoder()
for obj in (foobar('a', 1), ('a', 1), {'outer': foobar('x', 'y')}):
    print enc.encode(obj)

{"foo": "a", "bar": 1}
["a", 1]
{"outer": {"foo": "x", "bar": "y"}}
45

Если это только один namedtuple вы хотите сериализовать, используя его _asdict() метод будет работать (с Python >= 2.7)

>>> from collections import namedtuple
>>> import json
>>> FB = namedtuple("FB", ("foo", "bar"))
>>> fb = FB(123, 456)
>>> json.dumps(fb._asdict())
'{"foo": 123, "bar": 456}'
46

похоже, вы привыкли к подклассу simplejson.JSONEncoder чтобы сделать эту работу, но с последним кодом simplejson, это больше не так: вы должны фактически изменить код проекта. Я не вижу причин, почему simplejson не должен поддерживать namedtuples, поэтому я разветвил проект, добавил поддержку namedtuple, и я в настоящее время ждет, когда моя ветка будет возвращена в основной проект. Если тебе нужны исправления сейчас, просто потяни с моей вилки.

редактировать: Похоже на последние версии simplejson теперь поддерживает с по умолчанию:True.

17

Я написал библиотеку для этого:https://github.com/ltworf/typedload

Он может идти от и до именованного кортежа и обратно.

Он поддерживает довольно сложные вложенные структуры со списками, наборами, перечислениями, объединениями, значениями по умолчанию. Она должна охватывать наиболее распространенные случаи.

3

он рекурсивно преобразует данные namedTuple в json.

print(m1)
## Message(id=2, agent=Agent(id=1, first_name='asd', last_name='asd', mail='2@mai.com'), customer=Customer(id=1, first_name='asd', last_name='asd', mail='2@mai.com', phone_number=123123), type='image', content='text', media_url='h.com', la=123123, ls=4512313)

def reqursive_to_json(obj):
    _json = {}

    if isinstance(obj, tuple):
        datas = obj._asdict()
        for data in datas:
            if isinstance(datas[data], tuple):
                _json[data] = (reqursive_to_json(datas[data]))
            else:
                 print(datas[data])
                _json[data] = (datas[data])
    return _json

data = reqursive_to_json(m1)
print(data)
{'agent': {'first_name': 'asd',
'last_name': 'asd',
'mail': '2@mai.com',
'id': 1},
'content': 'text',
'customer': {'first_name': 'asd',
'last_name': 'asd',
'mail': '2@mai.com',
'phone_number': 123123,
'id': 1},
'id': 2,
'la': 123123,
'ls': 4512313,
'media_url': 'h.com',
'type': 'image'}
1

есть и более удобное решение-использовать декоратор (он использует защищенное поле _fields).

Python 2.7+:

import json
from collections import namedtuple, OrderedDict

def json_serializable(cls):
    def as_dict(self):
        yield OrderedDict(
            (name, value) for name, value in zip(
                self._fields,
                iter(super(cls, self).__iter__())))
    cls.__iter__ = as_dict
    return cls

#Usage:

C = json_serializable(namedtuple('C', 'a b c'))
print json.dumps(C('abc', True, 3.14))

# or

@json_serializable
class D(namedtuple('D', 'a b c')):
    pass

print json.dumps(D('abc', True, 3.14))

Python 3.6.6+:

import json
from typing import TupleName

def json_serializable(cls):
    def as_dict(self):
        yield {name: value for name, value in zip(
            self._fields,
            iter(super(cls, self).__iter__()))}
    cls.__iter__ = as_dict
    return cls

# Usage:

@json_serializable
class C(NamedTuple):
    a: str
    b: bool
    c: float

print(json.dumps(C('abc', True, 3.14))
1